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公开(公告)号：CN110879531B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911154069.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种随机扰动系统的数据驱动自适应优化控制方法及介质，方法包括问题描述部分、数据驱动最优状态观测器的设计部分和随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制部分；对于上述三个部分，本发明进行了详细的说明。本发明通过设计数据驱动最优状态观测器，进行随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制。首次将数据驱动ADP方法首次用于状态完全不可测的系统；无模型LQG控制被推广到了连续时间系统；ADP设计中考虑了控制信号通道以外的非匹配噪声，以及不依赖状态和控制信号的独立噪声；提出一种针对随机扰动系统的新型异策略数据驱动ADP控制方法及介质，避免了需要反复读取和更新控制信号的负担，显著地减少了运算量。
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公开(公告)号：CN110879531A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911154069.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种随机扰动系统的数据驱动自适应优化控制方法及介质，方法包括问题描述部分、数据驱动最优状态观测器的设计部分和随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制部分；对于上述三个部分，本发明进行了详细的说明。本发明通过设计数据驱动最优状态观测器，进行随机扰动系统的异策略数据驱动ADP控制。首次将数据驱动ADP方法首次用于状态完全不可测的系统；无模型LQG控制被推广到了连续时间系统；ADP设计中考虑了控制信号通道以外的非匹配噪声，以及不依赖状态和控制信号的独立噪声；提出一种针对随机扰动系统的新型异策略数据驱动ADP控制方法及介质，避免了需要反复读取和更新控制信号的负担，显著地减少了运算量。
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公开(公告)号：CN109116731B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810846864.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法，能够在具体的子系统模型未知的情况下，只根据可测的系统状态量对切换线性系统进行最优切换时间的结算，从而有效实现切换线性系统的最优切换控制。该方法包括如下步骤：利用采样数据根据时变矩阵的递推式从终端时刻倒推各时刻的时变矩阵；在已估计出的时变矩阵的基础上利用采样数据根据系统状态和时变矩阵之间的相互关系推导代价函数偏导的估计；将已估计出的代价函数偏导应用于梯度下降算法实现切换时间的更新；根据计算的最优切换时间对切换线性系统进行切换控制。
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公开(公告)号：CN107561929B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710611458.4
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种伺服系统的鲁棒自适应优化方法，首先，在系统模型完全未知的情况下，给定初始稳定控制律，利用无模型自适应动态规划算法迭代得到最优控制律；然后，通过观测系统状态变量判断系统是否保持稳定；在参数跳变导致系统不稳定时，利用有限时间稳定条件得到新的稳定初始控制量，并采用无模型自适应动态规划算法重新迭代寻优，得到新的使系统稳定的最优控制律。本发明保证了系统在最优控制的同时始终保持稳定，提高了系统的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110262235B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910527858.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的无模型最优切换方法，整个最优切换方法包括迭代关系式的变形、状态数据的处理、近似函数权值的估计和切换策略的更新。迭代关系式在只有初始容许策略应用于系统的情况下进行变形，其中未知量采用基函数权值和的近似形式替代，之后利用状态数据计算迭代关系式中需要的数据矩阵，根据变形后的迭代关系式估计权值并更新切换策略。经过多次迭代计算更新即可获得一个近似的最优切换策略。该方法不需要知道具体的子系统模型，只要状态量可测,便可有效实现切换系统的最优切换调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105739310A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610086613.0
申请日：2016-02-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的伺服系统自适应控制系统，属于机电控制领域，该系统包括多模型参数估计模块、切换机制模块以及自适应控制器，其中伺服系统为该自适应控制系统的被控对象；多模型参数估计模块包括n个固定模型、1个辨识模型以及一个自适应模型；多模型参数估计模块中的每一个模型输出一组针对伺服系统的模型参数，输入至切换机制模块；切换机制模块从多组模型参数中选出一组使得代价函数最小的模型参数作为最优模型参数，输入到自适应控制器；自适应控制器对输入的最优模型参数通过自适应控制律计算获得自适应控制量输入至被控对象中。该系统能够不需要获知关于系统不确定性的先验知识即可获得最能表征系统动态特性的估计参数。
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公开(公告)号：CN110262235A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910527858.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的无模型最优切换方法，整个最优切换方法包括迭代关系式的变形、状态数据的处理、近似函数权值的估计和切换策略的更新。迭代关系式在只有初始容许策略应用于系统的情况下进行变形，其中未知量采用基函数权值和的近似形式替代，之后利用状态数据计算迭代关系式中需要的数据矩阵，根据变形后的迭代关系式估计权值并更新切换策略。经过多次迭代计算更新即可获得一个近似的最优切换策略。该方法不需要知道具体的子系统模型，只要状态量可测,便可有效实现切换系统的最优切换调度。
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公开(公告)号：CN107561929A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710611458.4
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种伺服系统的鲁棒自适应优化方法，首先，在系统模型完全未知的情况下，给定初始稳定控制律，利用无模型自适应动态规划算法迭代得到最优控制律；然后，通过观测系统状态变量判断系统是否保持稳定；在参数跳变导致系统不稳定时，利用有限时间稳定条件得到新的稳定初始控制量，并采用无模型自适应动态规划算法重新迭代寻优，得到新的使系统稳定的最优控制律。本发明保证了系统在最优控制的同时始终保持稳定，提高了系统的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN109116731A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810846864.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法，能够在具体的子系统模型未知的情况下，只根据可测的系统状态量对切换线性系统进行最优切换时间的结算，从而有效实现切换线性系统的最优切换控制。该方法包括如下步骤：利用采样数据根据时变矩阵的递推式从终端时刻倒推各时刻的时变矩阵；在已估计出的时变矩阵的基础上利用采样数据根据系统状态和时变矩阵之间的相互关系推导代价函数偏导的估计；将已估计出的代价函数偏导应用于梯度下降算法实现切换时间的更新；根据计算的最优切换时间对切换线性系统进行切换控制。
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